Als MLOps Engineer speel je een cruciale rol in het opzetten van machine learning-omgevingen die waarde toevoegen voor onze klanten. Je bent verantwoordelijk voor het bouwen en deployen van ML-platformen, het opzetten en beheren van ML-modellen, en het waarborgen van veilige toegang tot data. Je creëert een goed ingerichte, veilige ML-omgeving die de basis vormt voor data-gedreven inzichten. Dit doe je met tools zoals Databricks en/of Azure ML. Met behulp van MLFlow beheer je de volledige cyclus van ML-modellen, zodat experimenten soepel verlopen en alles van staging tot productie optimaal draait.

Wat jij kunt doen als expert

Door jouw expertise wordt de kracht van machine learning optimaal ingezet in stabiele en veilige omgevingen bij diverse klanten, zoals in de zorgsector of bij pensioenfondsen. Daarnaast kun je intern waarde toevoegen door kennis te delen en uit te breiden via workshops, kennissessies en focusavonden.

Waar je op kunt bouwen

Je kunt zelf je reis naar werkgeluk plannen en jouw ultieme carrière vormgeven in overleg met je Employee Success Manager. We hechten veel waarde aan work-life balance, bijvoorbeeld door de mogelijkheid om 32 uur per week te werken. Wij geloven niet in hokjesdenken; daarom hebben wij géén functiehuizen, salarisschalen of vaste profielen. Je ontvangt direct een contract voor onbepaalde tijd! Benieuwd naar wat we jou nog meer beloven? Klik hier. Je werkt aan Azure-opdrachten bij grote bedrijven in technisch complexe en hybride omgevingen. Je maakt deel uit van een team van meer dan 80 senior en gespecialiseerde collega’s die hun kennis met je delen. Er zijn mogelijkheden om te verbreden of te verdiepen binnen data of daarbuiten, of om gewoon nóg beter te worden in wat je doet.

Welke bouwstenen neem je mee

• Minimaal een afgeronde HBO-opleiding.
• Minimaal 3 jaar ervaring met machine learning.
• Vaardigheid in Python, PySpark, SQL en Bash Scripting.
• Goede beheersing van de Nederlandse en Engelse taal, zowel in woord als schrift.
• Kennis van Data Engineering is een sterke pré (Azure DevOps, Azure Data Factory, Fabric, Databricks).